AIエージェント

VideoGen-Agentは、動画生成を一度きりのプロンプト応答ではなく、拡張・生成・検証ツールを協調させるマルチターンのエージェント処理として設計する。人物や物体の同一性、物理的一貫性、複数ショットの構造を含む評価で改善を報告した。

EvoOntologyは、表計算ファイルやデータベースを扱うデータエージェント向けに、実行時に参照・更新できるオントロジー層を提案します。MCPサーバーとして構成され、利用履歴をもとに意味構造を継続的に改善します。

Amazonは、MetaのAIエージェントMuseがユーザーに代わって買い物をすることを阻止した。認証、個人情報、第三者プラットフォームの利用権限をめぐる課題が明らかになっている。

MintActは、UIの位置特定、複数ステップのナビゲーション、視覚ツールの利用を一つの視覚言語モデル群に統合する試みです。モデル設計だけでなく、モバイル、デスクトップ、ウェブをまたぐ学習基盤と非同期強化学習にも焦点を置いています。

RecreationWorldは、GUI探索、コーディング、実行、視覚的検証を一つの流れにまとめた、ハイブリッド型コンピューター操作エージェント向けの枠組みです。評価結果は、エージェントが静的な画面構造よりも、複雑な操作や計算結果の再現を苦手としていることを示しました。

長時間にわたって動作するAIエージェントは、待ち時間、通信帯域、メモリ使用量に新たな負荷をかける。ファーウェイはスーパーノードとクラスタを軸に、Agenticコンピューティングの開発方式を探っている。

SoL-Piは、コーディングエージェントの基盤モデルではなく、その周囲で動くharnessを自動研究ループで改善する手法です。EdgeBenchではPiに近い性能を保ちながら、トークン通信量とAPIコストを大きく削減したと報告しています。

ポップアップや読み込み遅延、移動するウィジェットは、事前に固定したGUI操作計画を簡単に崩してしまう。EvoSkill-GUIは追加学習なしで、実行結果を技能の更新につなげる「反省・修正・再利用」ループを提案する。

Googleは、家族で共有するメールや予定、タスクを整理する新しいCCをテストしている。学校行事の登録、買い物リスト、献立作成などを支援し、個人向け生産性ツールから家庭向け協働サービスへの転換を目指す。

Anthropicによると、ClaudeはAI研究開発の約26％で「主導」レベルに達し、約3万のAgentが研究・エンジニアリングを並行して実行している。完全な再帰的自己改善には至っていないが、そこへ向かう中間工程は実用化されつつある。

智譜は、GLM-5.3を基盤とするInfra Agentが、10万枚を超える国産チップで構成されたクラスタ上でGLM-5.3-Flashの適応、診断、性能改善に関与したと発表しました。チームによれば、エンドツーエンドのスループットは2週間足らずで初期ベースラインの約3倍に達しました。

Google Labsが、家族の予定やタスクをまとめて管理する実験的なAIエージェント「CC」をテストしている。最大6人で利用できるが、エージェントが取得できるのは明示的に共有された情報に限られる。

国連はGoogleと協力し、各国連機関の統計をAIや人間が検索しやすくする新基盤を立ち上げた。背景には、主要な大規模言語モデルが世界開発指標を正確に取得することに苦戦している現状がある。

AnthropicはClaude CodeのProjects機能を刷新し、1つのプロジェクト内で複数のコーディングエージェントを並行稼働できるようにした。共有メモリや目標、ファイルを使って、分担した作業をまとめて管理する。

Agoraは、自律型エージェントの研究過程をGit上の追記型DAGとして保存し、実験や仮説、検証結果を追跡・再現できるようにする。約12日間の運用では、中央プランナーなしで13の言語モデルワーカーが重み転送問題に取り組んだ。

Google Homeの新しいMCP連携により、ClaudeやOpen Clawなど対応するAIエージェントが、接続機器のデータやイベント履歴を分析し、操作できるようになります。便利さが増す一方、プライバシーや誤操作への懸念も強まります。

Huawei GTSは、AIエージェントが複雑なネットワークの空間関係を維持できるよう、対話可能なトポロジー基盤NetCanvasを提案した。CTBenchでは、タスク達成率と探索効率の改善が報告されている。

長時間動作するAIエージェントでは、目に見える失敗から離れた場所に本当の原因が隠れていることがあります。Continual Searchは、LLMの早すぎる判断を抑え、未確認の証拠を継続的に探します。

Metaは、Claude、Cursor、Codex、ChatGPTなどのAIコーディングエージェントをWhatsApp Business Platformに接続するMCPサーバーを公開した。アカウント開設からメッセージテンプレート、テスト、トラブルシューティングまで、対話形式で支援できる。

北京中関村学院の7人の博士課程学生が、約1つの夏で7Bモデル「ZGCM-1」をゼロから訓練し、コード、データ設計、重み、チェックポイント、ログを公開した。数百のAgentでAI開発を支援する実践例としても注目される。

Occamy-1.0は、後学習済みQwen3.6-35B-A3Bをベースに、情報収集、ツール利用、コーディング、ファイル操作を含む長い業務フロー向けに追加訓練されたモデルです。論文では、能力とコストの両立を狙った評価結果が示されています。